将 addConstraint 与 python 中的 xpress 库一起使用时，约束无效

问题描述

运行此代码时

import numpy as np
import xpress as xp

z = np.array([xp.var () for i in range (200)]).reshape (4,5,10)
t = np.array([xp.var (vartype = xp.binary) for i in range (200)]).reshape (4,10)
p = xp.problem()
p.addVariable(z,t)
p.addConstraint(z <= 1 + t)

我收到以下错误

Invalid constraint
---------------------------------------------------------------------------
ModelError                                Traceback (most recent call last)
      3 p = xp.problem()
      4 p.addVariable(z,t)
----> 5 p.addConstraint(z <= 1 + t)
      6 p.addConstraint(xp.Sum(z[i][j][k] for i in range (4) for j in range (5)) <= 4 for k in range (10))
ModelError: Invalid constraint

任何帮助将不胜感激，因为我不知道如何解决它！

解决方法

np 数组的 dtype 必须显式设置为 xp.npvar。声明如下here：

NumPy 数组的属性 dtype 必须等于 xpress.npvar （这里缩写为 xp.npvar）为了使用矩阵/向量 比较形式（=）、算术（+、-、*、/、**）和 逻辑 (&,|) 运算符。

如果您不将类型设置为 npvar，将使用这些运算符的错误重载，而 z <= 1 - t 将只是一个布尔数组。

这是创建数组的正确方法：

z = np.array([xp.var () for i in range (200)],dtype=xp.npvar).reshape (4,5,10)
t = np.array([xp.var (vartype = xp.binary) for i in range (200)],10)